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Enregistrement W4306969200 · doi:10.18280/ijsdp.170601

A Numerical Study on an Integrated Solar Chimney with Latent Heat Thermal Energy Storage in Various Arrangements

2022· article· en· W4306969200 sur OpenAlexvenueno aff
Bernardo Buonomo, Maria Rita Golia, Oronzio Manca, Segio Nardini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSolar Energy Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi della Campania Luigi VanvitelliMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAlere
Mots-clésSolar chimneyChimney (locomotive)Thermal energy storageThermalFluentPhase-change materialChannel (broadcasting)Solar energyThermal energyInletMaterials scienceComputer simulationEnvironmental scienceMechanicsMeteorologyMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a two-dimensional numerical investigation of a solar chimney combined with an absorbing capacity wall in a building’s south façade. The analysis was carried out in Aversa (Italy), in July and December, from sunrise to sunset. The chimney is made up of a converging channel, a vertical absorbing wall, and a two-degree angled glass plate. It is 5.0 m tall, while the height of the channel is 4.0 m, with an inlet of 0.34 m and an outlet portion of 0.20 m. A phase change material with metal foam makes up the thermal energy storage system. Four possible configurations are investigated to identify the ideal hybrid system arrangement in terms of thermal performance; the commercial code Ansys-Fluent is used to solve the problem. The results of the thermal energy storage system with metal foam and PCM are provided in terms of liquid fractions, stored energy, and stream function fields, while the ones of the wall temperature distributions in the channel are reported. Thermal and fluid dynamics behaviours are so evaluated to have some useful indications to improve the system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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